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Enregistrement W3112019271 · doi:10.3389/fevo.2020.550612

The Subhabitat Dependence of Biogeographic Pattern

2020· article· en· W3112019271 sur OpenAlexafffundabout
Ricardo A. Scrosati, Matthew J. Freeman, Julius A. Ellrich

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Ecology and Evolution · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal plant biology
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDeutscher Akademischer AustauschdienstCanada Foundation for Innovation
Mots-clésIntertidal zoneBiogeographyEcologyOrdinationAbiotic componentAbundance (ecology)Intertidal ecologyBiologyBenthic zoneGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We introduce and test the subhabitat dependence hypothesis (SDH) in biogeography. This hypothesis posits that biogeographic pattern within a region differs when determined with species abundance data from different subhabitat types. It stems from the notion that the main abiotic factors that drive species distribution in different subhabitat types across a biogeographic region often vary differently across space. To test the SDH, we measured the abundance of algae and sessile invertebrates in two different subhabitats (high intertidal zone and mid-intertidal zone) at eight locations along the Atlantic Canadian coast. We conducted multivariate analyses of the species abundance data to compare alongshore biogeographic pattern between both zones. For both subhabitat types, location groupings based on community similarity not always responded to geographic proximity, leading to biogeographic patchiness to some extent. Nonetheless, both biogeographic patterns were statistically unrelated, thus supporting the SDH. This lack of concordance was most evident for southern locations, which clustered together based on high-intertidal data but showed considerable alongshore patchiness based on mid-intertidal data. We also found that the ordination pattern of these eight locations based on sea surface temperature data was significantly related to biogeographic pattern for the mid-intertidal zone but not for the high intertidal zone. This finding supports the rationale behind the SDH due to the longer periods of submergence experienced by the mid-intertidal zone. Overall, we conclude that biogeographic pattern within a region can depend on the surveyed subhabitat type. Thus, biological surveys restricted to specific subhabitats may not properly reveal biogeographic pattern for a biota as a whole or even just for other subhabitats. As many studies generate biogeographic information with data only for specific subhabitats, we recommend testing the SDH in other systems to determine its domain of application.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,166
Écart entre enseignants0,160 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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